基于深度学习的宠物皮肤病识别系统

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前言

随着人们对宠物健康和福利的关注增加，对宠物皮肤病的早期诊断和治疗变得尤为重要。然而，准确识别宠物的皮肤病类型是具有挑战性的，因为这需要专业的医学知识和经验。因此，本研究旨在开发一个基于深度学习的宠物皮肤病识别系统，以提供快速、准确的诊断支持。。
主要采用了深度学习技术，择卷积神经网络（CNN）作为基础模型，并根据皮肤病的特性进行修改和优化。例如，可以使用Inception、ResNet等成熟的CNN架构。收集各种类型的宠物皮肤病图片，并进行详细的标注，包括疾病的类型、病变区域等。使用标注的数据对模型进行训练，并采用适当的优化算法（如梯度下降、Adam等）来更新网络参数。
通过本研究，我们成功开发了一个基于深度学习的宠物皮肤病识别系统。该系统在测试集上达到了较高的准确率（>90%），具有良好的泛化能力。此外，与传统的皮肤病诊断方法相比，该系统显著提高了诊断的效率和准确性，为兽医提供了更可靠的辅助诊断工具。
该系统不仅可以帮助兽医快速准确地诊断宠物的皮肤病类型，还可以用于大规模宠物的筛查，满足兽医和宠物主人的需求。未来，我们将进一步优化模型，提高检测的灵敏度和特异性，并探索其在其他宠物皮肤病诊断中的应用。

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一、项目介绍

集宠物皮肤病图像数据，根据宠物皮肤病识别的需求，选择适合的深度学习模型，设计一个基于深度学习的宠物皮肤病识别系统，实现宠物皮肤病的自动化识别和分类，通过调整模型参数优化算法，提高模型的泛化能力和准确率，为宠物的健康管理提供辅助诊断工具。
基本要求：查阅宠物皮肤病识别及图像处理领域相关文献，了解宠物皮肤病的分类和识别方法，以及对宠物皮肤病图像的诊断标准。了解深度学习在医学图像分类、病变检测领域的最新进展，掌握国内外宠物皮肤病识别的发展现状，明确宠物皮肤病识别系统的设计方案。认真撰写毕业设计说明书，准确表述设计的全过程。

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二、功能介绍

这项研究是为了探究将深度学习技术应用在宠物犬皮肤病识别领域，为用户提供准确的识别结果，可以达到预防皮肤病的效果，减小其带来的影响。具体可以分为以下三个步骤 ：
1.数据集的收集以及预处理
这一部分涉及采集和准备用于训练和测试的数据集，包含各种狗的皮肤病图像，从网络上寻找大量图片并对图片进行处理和分析，搭建成数据集。
2. 选择模型对数据集训练以及评估优化
选择卷积神经网络中的ResNet50模型，通过ResNet50模型对当前数据集进行分析和训练，调整模型参数优化算法，提高模型的泛化能力和准确率，然后对模型进行评估，不断提高准确率和召回率。最后实现对目标的准确识别。
3. 将模型部署到系统中
将训练好的模型部署到web端中，通过上传图片，可以为宠物主人和兽医提供皮肤病诊断服务，同时收集更多的数据持续优化和改进模型。

三、核心代码

部分代码：

import os import json import cv2 from PIL import Image from flask import Flask, request, render_template, send_from_directory from flask_cors import CORS import torch import torch.nn as nn from torchvision import transforms from torchvision.models import vgg16 app = Flask(__name__) CORS(app) # 解决跨域问题 app.jinja_env.variable_start_string = '<<' app.jinja_env.variable_end_string = '>>' device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") weights_path = "models/vgg16.pth" class_json_path = "static/json/class_to_chinese.json" assert os.path.exists(weights_path), "weights path does not exist..." assert os.path.exists(class_json_path), "class json path does not exist..." # load class info json_file = open(class_json_path, 'rb') class_indict = json.load(json_file) # create model model = vgg16() # 更改Vgg16模型的最后一层 model.classifier[-1] = nn.Linear(4096, len(class_indict), bias=True) model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device)) @app.route('/upload', methods=['get', 'post']) def upload_picture(): file_name = request.files['file'].filename target_image_name = 'images/tmp_up.' + file_name.split(".")[-1] request.files['file'].save(target_image_name) img_init = cv2.imread(target_image_name) # 打开图片 h, w, c = img_init.shape scale = 300 / h img_show = cv2.resize(img_init, (0, 0), fx=scale, fy=scale) # 将图片的大小统一调整到300的高，方便界面显示 cv2.imwrite("images/show.png", img_show) img_init = cv2.resize(img_init, (224, 224)) # 将图片大小调整到224*224用于模型推理 cv2.imwrite('images/target.png', img_init) return json.dumps({"data": None}) @app.route('/show/<path:filename>', methods=['GET', 'POST']) def get_show_picture(filename): return send_from_directory('images', filename) @app.route('/show/pre_show.png', methods=['GET', 'POST']) def get_pre_show_picture(): return send_from_directory('images', 'pre_show.png') @app.route('/show/bg.jpg', methods=['GET', 'POST']) def get_bg_picture(): return send_from_directory('images', 'bg.jpg') @app.route('/front/index.css', methods=['GET', 'POST']) def get_front_index_css(): return send_from_directory('templates', 'index.css') @app.route('/front/axios.min.js', methods=['GET', 'POST']) def get_front_axios_min(): return send_from_directory('templates', 'axios.min.js') @app.route('/front/index.js', methods=['GET', 'POST']) def get_front_index_js(): return send_from_directory('templates', 'index.js') @app.route('/front/vue.js', methods=['GET', 'POST']) def get_front_vue(): return send_from_directory('templates', 'vue.js') @app.route('/predict', methods=['post']) def predict_img(): data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) img = Image.open(r'images/target.png') # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) model.eval() with torch.no_grad(): # predict class output = torch.squeeze(model(img)).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() result_label = "诊断结果: {}".format(class_indict[str(predict_cla)]) result_prob = "诊断概率: {}".format(predict[predict_cla].numpy()) return json.dumps({"result_label": result_label, "result_prob": result_prob}) @app.route("/", methods=["GET", "POST"]) def root(): return render_template("index.html") if __name__ == '__main__': # app.debug = False app.run(host='0.0.0.0', port=5003)

四、效果图

五、文章目录

目 录
1 绪 论 1
1.1 选题的背景 1
1.2 国内外研究现状 1
1.3 选题的目的和意义 1
1.4主要研究内容 3
2 相关技术介绍 5
2.1 卷积神经网络 5
2.2 系统开发相关技术 9
3 数据获取及预处理 14
3.1 数据集的获取及简介 14
3.2 数据预处理 17
4 模型训练与评估 18
4.1 模型选择 14
3.2 模型训练 17
4.3 模型评估 17
5 模型优化 18
5.1 优化器选择 14
5.2 效果对比分析 17
6 系统部署 19
6.1 需求分析 14
6.2 系统设计与实现 17
6.3 系统测试 17
7 总结与展望 29
7.1 总结 29
7.2 展望 29
参考文献 30
致 谢 33

六 、源码获取

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网址: 基于深度学习的宠物皮肤病识别系统 https://www.mcbbbk.com/newsview456510.html